thiết kế phương pháp điều khiển robot tự hành dựa trên cơ sở logic mờ, chương 6 potx

CHƯƠNG 6
CƠ SỞ VỀ LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU
KHIỂN MỜ
Nội dung trong chương III :
- Giới thiệu về Logic mờ
- Các khải niệm cơ bản về Logic Mờ
- Bộ điều khiển Mờ ( Fuzzy Control)
3.1.Giới thiệu về logic Mờ (Fuzzy Logic)
Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh công bố lần
đầu ti
ên tại Mỹ năm 1965, tại trường đại học Berkelay, bang
Califormia, Mỹ. Từ đó lý thuyết mờ đã có nhiều phát triển và được
ứng dụng rộng r
ãi trong lĩnh vực điều khiển- tự động hóa.
Năm 1970, tại trường đại học Mary Queen, th
ành phố
London- Anh, Ebrahim Mamdani đã sử dụng logic mờ để điều
khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển bằng kỹ
thuật cổ điển.
Tại Nhật, logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước
của hãng Fuji Electronic vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của
Hitachi năm 19
87. Tuy logic mờ ra đới ở Mỹ, ứng dụng lần đầu ở
Anh, nhưng nó lại được phát triển v
à ứng dụng nhiều nhất ở Nhật.
Ưu điểm của điều khiển Mờ so với các phương pháp điều
khiển kinh điển là có thể tổng hợp được bộ điều khiển mà không
c
ần biết trước đặc tính của đối tượng một cách chính xác. Điều này
thực sự hữu dụng cho các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ
hàm truy

ền.
Tuy nhiên nó cũng co những nhược điểm : đến bây giờ vẫn
chưa có các nguyên tắc chuẩn mực cho việc thiết kế cũng như chưa
có thể khảo sát tính ổn đỉnh, tính bền vững, chất lượng, quá trình
quá độ cũng như quá trình ảnh hưởng của nhiễu… cho các bộ điều
khiển mờ và nguyên lý tối ưu cho các bộ điều khiển này về phương
diện lý thuyết. Điểm yếu của lý thuyết mờ là những vấn đề về độ
phi tuyến của hệ, những kết luận tổng quát cho các hệ thống phi
tuyến hầu như khó đạt được.
Điều khiển mờ chỉ cần xử lý những thông tin không cần chính
xác hay không đầy đủ, những thông tin m
à sự chính xác của nó
chỉ cần thấy được giữa các mối quan hệ của chúng với nhau và
c
ũng chỉ có thể mô tả bằng ngôn ngữ nhưng vẫn có thể đưa ra
những quyết định chính xác. Điều khiển mờ hay còn gọi là điều
khiển thông minh, mô phỏng trên phương thức xử lý thông tin và
điều khiển của con người, khởi đầu cho sự ứng dụng của trí tuệ
nhân tạo trong lĩnh vực điều khiển. Con người có khả năng tuyệt
vời là chỉ cần qua một quá trình học hỏi tương đối ngắn cũng có
thể hiểu và nắm rõ các quá trình phức tạp. Khả năng này được
chứng tỏ thường xuyên trong cuộc sống đời thường, cho dù con
người có ý thức được điều đó. Hãy xét một người lái xe ô tô là một
ví dụ, khi anh ta lái xe chạy trên đường, trong đó ngưới lái xe được
coi là thiết bị điều khiển và chiếc xe được coi là đối tượng điều
khiển. Biết rằng người đó, hay thiết bị điều khiển có nhiệm vụ
trọng tâm là điều khiển chiếc xe ô tô tới đích, song để hiểu rõ được
phương thức thực hiện nhiệm vụ đó cũng cần xem xét anh ta phải
xử lý những thông tin gì và xử lý chúng ra sao.
Đại lượng điều khiển thứ nhất là là con đường trước mặt. Anh

ta có nhiệm vụ điều khiển chiếc xe đi đúng làn đường quy định,
tức là phải luôn giữ cho xe nằm trong phần đường bên phải kể từ
vạch phân cách, trừ những trường hợp phải vượt xe khác. Để làm
được công việc đó, thậm chí anh ta không cần biết chính xác rằng
xe của anh ta hiện thời cách vạch phân cách bao nhiêu mét, chỉ cần
nhìn vào con đường trước mặt, anh ta cũng có thể suy ra được rằng
xe hiện đang cách vạch phân cách nhiều hay ít và từ đó đưa ra
quyết định phải đánh tay lái sang phải mạnh hay nhẹ.
Đại lượng điều khiển thứ
2 là tốc độ xe. Với nguyên tắc, để
chuyến đi được thoải mái, xe tiết kiệm nhiên liệu, anh ta có nhiệm
vụ giữ cho tốc độ xe được ổn định, tránh không phanh hoặc tăng
tốc khi không cần thiết. Giá trị về tốc độ của xe mà người đó giữ
cũng phải phụ thuộc nhiều vào môi trường xung quanh như thời
tiết, cảnh quan, mật độ xe trên đường…và cũng phụ thuộc thêm
anh ta có quen con đường đó hay không. Tuy nhiên quy nhiên luật
điều khiển n
ày cũng không phải là cố định. Giả sử phía trước có xe
đi chậm hơn, vậy th
ì thay vì giữ nguyên tốc độ, anh ta phải tạm
thời thực hiện một nhiệm vụ khác là giảm tốc độ xe và tự điều
khiển cho xe chạy theo một tốc độ mới, phù hợp với sự phản ứng
của xe trước mặt cho tới khi anh ta cho xe vượt được xe đó.
Ngoài những đại lượng điều khiển trên mà người đàn ông phải
đưa ra, anh ta có nhiệm vụ theo d
õi tình trạng của xe như phải tìm
hi
ểu xem trước làm mát của máy có tốt không? Áp suất dầu cao
hay thấp, lượng nhiên liệu còn đủ hay không? Từ đó để có thể
phân tích, nhận định kịp thời các lỗi của xe.

Đối tượng điều khiển l
à chiếc xe o tô phải có những tham số
thay đổi cần phải được theo d
õi và thu thập thường xuyên cho công
vi
ệc đưa ra các quyế định về đại lượng điều khiển. Các tham số đó
là áp suất hơi trong nốp, nhiệt độ máy… Sự thay đổi các tham số
đó, anh ta nhận biết được có thể trực tiếp qua đ
èn tín hiệu trong xe,
song cũng có thể gián tiếp qua phản ứng của xe với các đại lượng
điều khiển.
Người đ
àn ông trong quá trình lái xe đã thực hiện tuyệt vời
chức năng của một bộ điều khiển, từ thu thập thông tin, thực hiện
thuật toán điều khiển (trong đầu ) cho đến khi đưa ra tín hiều điều
khiển kịp thời mà không cần phải biết một cách chính xác về vị trí,
tốc độ, tình trạng của xe. Hoàn toàn ngược lại với khái niệm điều
khi
ển chính xác, người đàn ông chỉ cần đưa ra những đại lượng
điều khiển theo nguyên tăc xử lý ”mờ” như :
+ Nếu xe hướng nhẹ ra vạch phân cách thì đánh tay lái nhẹ
sang phải.
+ Nếu xe hướng đột ngột ra ngoài vạch thì đánh mạnh tay lái
sang phải.
+ Nếu đường có đồ dốc lớn thì về số.
+ Nếu đường thẳng, khô, tầm nhìn không hạn chế và tốc độ
chỉ hơi cao hơn binh thường một chút thì không cần giảm tốc độ.
Các nguyên lý điều khiển “mờ” như vậy, tuy chúng có thể
khác nhau về số các mệnh đề điều kiện, song có chung một cấu
trúc: “ NẾU điều kiện 1 VÀ…VÀ điều kiện n THÌ quyết định 1

VÀ … quyết định m”.
Vậy bản chất nguyên lý điều khiển như người đàn ông đã làm
th
ể hiện bằng thuật toán xử lý xe của anh ta như thế nào? Có
nh
ững hình thức nào để xây dựng lại mô hình điều khiển theo
nguyên lý mờ của người lái xe?, làm cách nào để có thể tổng quát
hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó áp
dụng cho các quá trình tương tự? Đó chính là vấn đề của Lý thuyết
điều khiển mờ.
Đặc điểm cũng là ưu điểm của điều
khiển mờ là xử lí những
thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ, đó là cách thức xử lí
của bộ não con người được áp dụng đưa vào ngành kỹ thuật điều
khiển. Đó cũng là điều không có trong hệ thống lý thuyết cổ điển.
Trong lý thuyết cổ điển, một phần tử chỉ có thể có hoặc không
thuộc vào một tập hợp đang xét hay nói cách khác độ phụ thuộc
của nó chỉ là 0 hoặc 1.
Một tập hợp mờ trong lý thuyết mờ, độ phụ thuộc của một
phần tử có thể là giá trị bất kỳ nằm trong khoảng đơn vị [0,1]. Như
vậy ta thấy rằng tập hợp mờ là một khái niệm suy rộng của tập
hợp kinh điển, điều đó có ý nghĩa rất lớn trong kỹ thuật điều khiển.
Chúng ta vẫn quen với việc khảo sát một hàm với một tập xác
định v
à một tập giá trị kinh điển, nhưng một hàm phụ thuộc thì
không th
ể ánh xạ tất cả các phần tử trong tập hợp Mờ, hay trong
thực tế không thể giải quyết tất cả các trường hợp của một vấn đề.
Cho nên đối với một tập hợp Mờ th
ì số lượng hàm phụ thuộc là

không xác định và điều này nó cho phép những hệ thống Mờ có
được tiện ích tối đa tro
ng một tình huống cho trước.
Như vậy khái niệm tập hợp v
à ánh xạ trong lý thuyết Mờ rất
rộng lớn nên đủ khả năng để ta mô hình hoá các vấn đề thực tế
phức tạp một cách đơn giản dễ hiểu. Với các biến ngôn ngữ
(thường sử dụng) l
àm cho các vấn đề kỹ thuật có dữ liệu mơ hồ trở
nên chính xác, dễ kiểm tra. Từ đó logic Mờ giúp ta có những hệ
thống điều khiển ổn định và có chi phí thấp.
Những lĩnh vực mà logic mờ được ứng dụng và có nhiều thành
t
ựu:
- Điều khiển.
- Định dạng mô hình mẫu (hình ảnh, âm thanh, xử lý dữ liệu).
- Phân tích định lượng (nghiên cứu khoa học, quản lý).
- Suy luận (giao diện thông minh, robot, kỹ thuật phần mềm).
- Phục hồi thông tin (dữ liệu).